Le traitement d'amélioration d'images en temps réel, en plus d'assurer un contraste élevé pour chaque image unique, doit également prendre en compte la réactivité de l'algorithme de traitement et la cohérence de l'effet d'amélioration entre les séquences d'images. L'algorithme d'égalisation de densité d'intensité de niveaux de gris à intervalles égaux améliore efficacement le contraste de l'image en réarrangeant de manière uniforme les niveaux de gris efficaces après suppression des niveaux redondants. Cet article, basé sur l'algorithme d'égalisation de densité d'intensité à intervalles égaux, apporte des améliorations concernant la sélection des seuils efficaces pour les niveaux de gris valides et le problème de la sur-amplification, afin de répondre aux besoins de traitement en temps réel des séquences d'images continues. Les résultats expérimentaux montrent que l'algorithme amélioré peut efficacement éviter que les variations locales de l'image n'affectent l'effet global d'amélioration. Pour une image de résolution 1920×1080, le temps de traitement d'une seule image est d'environ 32 ms. Cet algorithme amélioré offre un bon effet d'amélioration pour les séquences d'images continues et peut satisfaire les exigences de cohérence, de réactivité et de robustesse du traitement en temps réel.

Amélioration d'images en temps réel;Égalisation de densité d'intensité de niveaux de gris à intervalles égaux;Histogramme